Resumen

Este trabajo aborda el problema del filtrado ℋ∞ para sistemas estocásticos difusos discretos con retardo variable en el tiempo y saturación de sensores. También se tiene en cuenta el ruido aleatorio dependiente del estado y las perturbaciones externas. Se emplea un enfoque de descomposición para resolver la característica de saturación del sensor. El teorema de la pequeña ganancia a escala (SSG) se extiende a los sistemas estocásticos y se emplea para tratar el retardo variable en el tiempo transformando el sistema original en un sistema interconectado formado por dos subsistemas. Mediante la función Lyapunov-Krasovskii propuesta, se analizan las pequeñas ganancias a escala de los subsistemas, respectivamente. Se establecen condiciones suficientes para la estabilidad estocástica del sistema de error de filtrado con un nivel ℋ∞ prescrito, de forma que las ganancias del filtro ℋ∞ puedan obtenerse explícitamente. Por último, se presentan resultados de simulación para demostrar la eficacia del enfoque propuesto.

• Materias:Matemáticas Análisis Matemático Álgebra Ingeniería Matemática aplicada Lógica matemática
• Subjects:mathematics Mathematical Analysis Algebra Engineering Applied Mathematics Mathematical logic
• Palabras claves:saturación de sensores, sistemas estocásticos difusos discretos, nivel ℋ∞ prescrito, problema de filtrado ℋ∞, retardo, subsistemas, tiempo, función krasovskii, ruido aleatorio, condiciones suficientes.
• Keywords:sensor saturation, discrete fuzzy stochastic systems, prescribed ℋ∞ level, ℋ∞ filtering problem, delay, subsystems, time, krasovskii function, random noise, sufficient conditions